23、深入探讨OSGi与Java EE集成:JNDI的应用与实践

深入探讨OSGi与Java EE集成:JNDI的应用与实践

1. 事务处理概述

事务是一个强大的概念,它为处理跨不同操作实现原子性这一复杂问题提供了简单的抽象,这对于大多数企业应用来说是常见的问题。OSGi通过允许我们使用不同的事务处理方法来改进这一点,从容器管理的事务到让客户端使用完整的服务。

事务处理有几种常见的风格,各有其特点、优点和缺点,如下表所示:
| 事务处理风格 | 特点 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — | — |
| 补偿处理 | 不需要JTA提供者 | 容易出错;可扩展性差 | |
| TransactionManager | 最灵活 | 客户端必须注册资源并直接控制事务 | |
| UserTransaction | 有一定灵活性;用户可以确定边界 | 客户端必须检索UserTransaction服务 | |
| 容器管理 | 客户端免受所有复杂性的影响 | 灵活性最低的方法 | |

在某些情况下,如从一个银行账户转移资金到另一个银行账户,需要以原子方式使多个操作持久化,即要么所有操作都发生,要么都不发生,否则应用程序的一致性可能会丢失。实现原子性有几种方法,一种是为每个操作定义撤销操作,但这种方法可扩展性差;另一种是使用事务,事务按定义具有ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)特性。

事务提供三种主要操作:开始、提交和回滚。事务可以是本地的(如果涉及单个资源)或全局的(如果涉及多个资源)。当事务是全局的时,需要一个TransactionManager来协调所有资源之间的一致性。JTA提供者负责在OSGi注册表中注册TransactionManager服务和Us

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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